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龙图腾网获悉中山大学孙逸仙纪念医院申请的专利基于多模态融合的影像增强检查外周静脉穿刺血管压力监测系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120754367B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511134001.X，技术领域涉及：G16H20/17；该发明授权基于多模态融合的影像增强检查外周静脉穿刺血管压力监测系统是由邓虹;王一凡;许彦君;余涛;杨泽宏;张彦设计研发完成，并于2025-08-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态融合的影像增强检查外周静脉穿刺血管压力监测系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于多模态融合的影像增强检查外周静脉穿刺血管压力监测系统，涉及医学影像辅助技术领域，包括：采集患者的影像数据、传感器数据、个性化数据，基于预处理后的多模态数据生成影像特征向量、传感器特征向量、个性化特征向量，将多模态特征线路进行特征交互，通过Transformer结合对比学习进行表征融合，生成融合表征向量；使用血管耐压性预测模型中进行预测，评估在当前注射流速下目标穿刺点的最大耐受压力、外渗风险等级及推荐注射流速范围，生成目标穿刺点的注射建议及注射报警，自动调整注射参数。本发明准确评估不同血管条件患者的个性化安全压力阈值，显著提高了外周静脉穿刺的安全性和精准度。

本发明授权基于多模态融合的影像增强检查外周静脉穿刺血管压力监测系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态融合的影像增强检查外周静脉穿刺血管压力监测系统，其特征在于，包括：患者数据采集模块、个性化数据表征模块、影像数据表征模块、传感器数据表征模块、患者信息表征融合模块、智能预测模块、预测结果输出模块及预测训练模块； 所述患者数据采集模块采集患者的影像数据、传感器数据、个性化数据，并将采集的患者数据进行预处理，并按照预设格式要求输入到表征模块； 所述个性化数据表征模块根据预处理后结构化患者个性化数据，生成临床风险的个性化特征向量； 所述影像数据表征模块基于预处理后的影像数据，提取血管结构特征及血流动力学特征，固定表征的维度，生成影像特征向量； 所述传感器数据表征模块通过时域和频域联合处理传感器数据，提取组织力学响应特征，固定表征的维度，生成传感器特征向量； 所述患者信息表征融合模块将个性化特征向量、影像特征向量及传感器特征向量进行特征交互，通过Transformer结合对比学习进行表征融合，生成融合表征向量； 所述智能预测模块构建血管耐压性预测模型，将融合表征向量输入到预训练后的血管耐压性预测模型中进行预测，评估在当前注射流速下目标穿刺点的最大耐受压力及外渗风险等级、推荐注射流速范围； 所述预测结果输出模块将预测数据进行加密和脱敏，并根据预设格式和传输模式返回并显示目标穿刺点的注射建议及注射报警； 所述预测训练模块通过对比学习融合后的三类异质表征经过多任务学习训练血管耐压性预测模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中山大学孙逸仙纪念医院，其通讯地址为：510000 广东省广州市海珠区沿江西路107号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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